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基于uArm Swift机械臂轨迹规划研究文献综述

 2020-04-14 05:04  

1.目的及意义


1.机械臂的国内外现状

1.1背景及国内外研究现状

机械臂是一种模拟人手操作的自动机械。它可按固定程序抓取、搬运物件或操持工具完成某些特定操作。应用机械臂可以代替人从事单调、重复或繁重的体力劳动,实现生产的机械化和自动化,代替人在有害环境下的手工操作,改善劳动条件,保证人身安全,因而广泛应用于机械制造、冶金、电子、轻工和原子能等部门。
20世纪40年代后期,美国在原子能实验中,首先采用机械臂搬运放射性材料,人在安全间操纵机械臂进行各种操作和实验。50年代以后,机械臂逐步推广到工业生产部门,用于在高温、污染严重的地方取放工件和装卸材料,也作为机床的辅助装置在自动机床、自动生产线和加工中心中应用,完成上下料或从刀库中取放刀具并按固定程序更换刀具等操作。

我国的工业机器人从80年代“七五”科技攻关开始起步,目前已基本掌握了机器人操作机的设计制造技术、控制系统硬件和软件设计技术、运动学和轨迹规划技术,生产了部分机器人关键元件,开发出喷漆、弧焊、点焊、装配、搬运等机器人;但总的来看,我国工业机器人技术及其工程应用的水平和国外比还是有一定的距离,如:可靠性低于国外产品;机器人应用工程起步较晚,应用领域窄,生产线系统技术与国外比有差距。

随着我国国民经济与国防工业技术的迅速发展,对航天器的需求量日益增加,对其能力的要求日臻提高。特别是空间站在轨服务、深空探测等空间技术领域的迅速发展,对于空间机械臂技术的需求越来越迫切,而且对其工作能力和性能要求越来越高,对其安全性、寿命等方面也提出了越来越高的要求。将机器人用于空间服务,一项关键技术就是轨迹规划。轨迹规划研究是机器人研究领域中的一个重要分支,是机器人导航中最重要的任务之一。对已知静态环境中机器人路径规划的研究已经进行了将近40年,轨迹规划问题的研究有很大的价值。多年的研究工作在取得进展的同时,愈加证明了轨迹规划是一个复杂的难题。轨迹规划算法的计算量取决于任务、环境的复杂性以及对规划路径质量的要求,一个好的轨迹规划算法应该兼顾对规划速度和路径质量的期望。随着研究的深入,各种新的路径规划方法层出不穷,使轨迹规划研究一直活跃在机器人学领域。


1.2目的及意义

本研究目的有以下两个:

(1)深入研究机器人机械臂运动学理论,针对课题研究的机械臂,建立机械臂的正逆运动学方程,提出运动学正逆解的验证方法,验证正逆解算法的精度及准确性。
(2)研究机械臂直线运动、末端运动的路径规划算法,并提出衡量直线度的概率统计指标,来描述机械臂直线运动算法的精度及性能。

本研究是以uArm Swift机械臂作为硬件平台,Python语言作为编程软件支持,通过建立模型,来研究机械臂的正运动学与逆运动学,实现机械臂轨迹规划的目标。机械臂轨迹规划需要极高的灵活性,稳定性和准确性,因此通过对机械臂书轨迹研究,有助于对机械臂建模,机械臂运动学及轨迹规划等技术的开发,从而拓展到其他应用,如精密加工,外科手术操作等等,具有极高的实用及工业价值。


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